東方波爾多旅游攻略
東方波爾多旅游攻略
1. 波爾多的概述
波爾多是法國西南部著名的葡萄酒產(chǎn)區(qū)，也是法國最大的城市之一。它坐落在加龍河畔，以其獨特的文化遺產(chǎn)、世界級的葡萄酒和美麗的風景而聞名于世。東方波爾多地區(qū)，特指在波爾多城市東部的地區(qū)，在這里你可以領略到不同于傳統(tǒng)波爾多的獨特風情。
2. 攻略準備
在你開始東方波爾多之旅之前，有幾個事情需要提前準備好。
- 簽證：確保辦理好法國的簽證手續(xù)。
- 語言：法國以法語為主要語言，提前學習一些基本的法語用語將是很有幫助的。
- 貨幣：法國使用歐元，確保在旅行前兌換好足夠的現(xiàn)金。
- 交通：了解東方波爾多的交通方式，選擇合適的交通工具。
- 行程規(guī)劃：制定一個詳細的行程規(guī)劃，包括游覽景點和品嘗美食的時間安排。
- 住宿：預訂好合適的酒店或民宿，以確保你的住宿需求得到滿足。
3. 東方波爾多旅游景點推薦
東方波爾多地區(qū)擁有許多美麗的景點和獨特的文化體驗，下面是一些推薦的景點：
- 魯奧爾湖（Lac de la Raho）：這是一個美麗的湖泊，位于波爾多東北約15公里處。你可以在湖畔漫步，欣賞湖光山色，還可以嘗試一些水上運動。
- 卡斯爾城堡（Chateau de Castelnau）：這座中世紀的城堡是一個歷史悠久的建筑，它坐落在一個山丘之巔，可以俯瞰整個波爾多地區(qū)的美景。
- 加龍河：這條美麗的河流貫穿了整個波爾多地區(qū)。你可以選擇乘船游覽加龍河，欣賞沿岸的風景和葡萄園。
- 圣艾米隆修道院（Abbey of Saint Emilion）：這是一個古老的修道院，也是一座世界遺產(chǎn)。你可以參觀修道院內(nèi)部，了解其悠久的歷史和文化。
- 波爾多大劇院（Grand Théatre de Bordeaux）：這座建于18世紀的劇院被譽為世界上最美麗的劇院之一。你可以參觀其內(nèi)部，欣賞其壯麗的建筑和豪華的裝飾。
4. 東方波爾多的美食文化
波爾多以其豐富的美食文化而聞名。在你的東方波爾多之旅中，一定要嘗試一些當?shù)氐拿朗场?
- 法國傳統(tǒng)面包：法國是世界面包之國，而波爾多的面包尤其有名。你可以品嘗到各種口味的面包，如法棍面包、可頌面包等。
- 鵝肝醬（Foie Gras）：這是一道法國的傳統(tǒng)美食，波爾多也是鵝肝醬的重要產(chǎn)區(qū)。你可以品嘗到正宗的鵝肝醬，盡情享受其豐富的口感。
- 赤霞珠紅酒：作為葡萄酒產(chǎn)區(qū)，波爾多的紅酒尤其有名。赤霞珠是波爾多最重要的葡萄品種之一，你可以品嘗到優(yōu)秀的赤霞珠紅酒，領略其濃郁的果香和細膩的口感。
- 法國奶酪：法國奶酪種類繁多，波爾多也有一些出色的奶酪供你品嘗。如布里奇斯奶酪、洛特貝奶酪等。
- 可麗餅（Crêpe）：這是一道傳統(tǒng)的法國甜點，波爾多的可麗餅尤為有名。你可以選擇各種口味的可麗餅，如巧克力、草莓等。
5. 東方波爾多的購物推薦
前往東方波爾多旅行，除了欣賞美景和品嘗美食，你還可以購買一些獨特的紀念品和禮物。
- 葡萄酒：波爾多是世界葡萄酒之都，你可以購買到各種品牌和產(chǎn)區(qū)的葡萄酒。
- 法國香水：法國以其獨特的香水文化而聞名，你可以購買到正宗的法國香水。
- 傳統(tǒng)手工藝品：東方波爾多地區(qū)有許多手工藝品制作的小作坊和商店，你可以購買到精美的手工藝品。
- 法國巧克力：法國是巧克力之國，波爾多也有一些出色的巧克力品牌。你可以購買到正宗的法國巧克力。
- 葡萄酒配件：如果你喜歡葡萄酒，可以考慮購買一些葡萄酒配件，如酒杯、酒塞等。
6. 東方波爾多的旅游季節(jié)
東方波爾多地區(qū)四季分明，每個季節(jié)都有不同的魅力。以下是每個季節(jié)的特點：
- 春季：春季是東方波爾多氣候宜人的季節(jié)，天氣溫暖，適合戶外活動和游覽景點。
- 夏季：夏季是東方波爾多最熱的季節(jié)，但也是葡萄酒產(chǎn)區(qū)的成熟季節(jié)，你可以參觀葡萄園，了解葡萄酒的釀造過程。
- 秋季：秋季是東方波爾多最美的季節(jié)，葡萄園被金黃色的葉子覆蓋，是品嘗葡萄酒和欣賞美景的最佳時機。
- 冬季：冬季比較寒冷，但你可以享受到波爾多冬季的寧靜和節(jié)日的氣氛。
7. 東方波爾多旅游注意事項
在東方波爾多旅行時，有幾個注意事項需要牢記：
- 安全：保管好個人財物，注意周圍環(huán)境的安全。
- 禮儀：尊重當?shù)氐亩Y儀和文化，遵守當?shù)氐囊?guī)定。
- 交通：了解當?shù)氐慕煌ㄒ?guī)則和交通方式，確保旅行安全。
- 氣候：根據(jù)不同的季節(jié)，帶好合適的衣物和防護用品。
- 餐飲：嘗試當?shù)氐拿朗硶r，注意餐飲衛(wèi)生和健康飲食。
8. 總結(jié)
東方波爾多地區(qū)是一個獨特的旅游目的地，它以其豐富的文化和美食，吸引著眾多的游客。在你的東方波爾多之旅中，記得提前準備好簽證、學習一些基本的法語用語，并制定一個詳細的行程規(guī)劃。盡情享受這里美麗的風景、美食和文化吧！祝你旅途愉快！
提到趙薇，很多人會想到她作為演員、導演的多重身份，但你可能不知道，她還是一位成功的酒莊主人。她的紅酒莊園不僅是一個商業(yè)項目，更是一個充滿故事的地方。今天，我們就來聊聊趙薇的紅酒莊園到底在哪里，以及它背后的故事。
趙薇的紅酒莊園位于法國波爾多（Bordeaux），這個被譽為“世界葡萄酒之都”的地方。波爾多以其優(yōu)質(zhì)的葡萄酒聞名于世，而趙薇的莊園就坐落在這片土地上，具體來說，是在波爾多的圣埃美?。⊿aint-émilion）產(chǎn)區(qū)。圣埃美隆是波爾多右岸的明星產(chǎn)區(qū)，以其優(yōu)雅的紅葡萄酒和悠久的歷史文化著稱。
趙薇在2011年買下了這座莊園，取名為Chateau Monlot（夢隴酒莊）。這座酒莊的歷史可以追溯到17世紀，曾經(jīng)是法國貴族的產(chǎn)業(yè)。趙薇接手后，不僅保留了酒莊的傳統(tǒng)工藝，還注入了現(xiàn)代化的管理理念，讓這座古老的酒莊煥發(fā)出新的生機。
你可能會好奇，趙薇為什么會選擇在波爾多買下酒莊？其實，波爾多的葡萄酒文化歷史悠久，這里的風土條件非常適合種植葡萄。圣埃美隆產(chǎn)區(qū)的土壤以石灰?guī)r為主，加上溫和的氣候，為葡萄的生長提供了得天獨厚的條件。
此外，波爾多的葡萄酒在全球享有盛譽，投資這里的酒莊不僅是一種商業(yè)行為，更是一種文化傳承。趙薇在接受采訪時曾提到，她對葡萄酒的熱愛源于一次偶然的品酒體驗，而波爾多的風土和人文氣息深深吸引了她。
夢隴酒莊的葡萄園占地約7公頃，主要種植梅洛（Merlot）和品麗珠（Cabernet Franc）兩種葡萄品種。這兩種葡萄是圣埃美隆產(chǎn)區(qū)的經(jīng)典搭配，釀造出的葡萄酒口感柔順，帶有濃郁的果香和優(yōu)雅的單寧。
趙薇在酒莊的管理上非常用心，她聘請了專業(yè)的釀酒師團隊，并引入了先進的釀酒設備。同時，她還注重環(huán)保和可持續(xù)發(fā)展，采用有機種植的方式管理葡萄園。這種對品質(zhì)的追求，讓夢隴酒莊的葡萄酒在國際市場上備受認可。
如果你有機會去波爾多旅游，不妨去夢隴酒莊看看。這里不僅有美麗的葡萄園，還有一座歷史悠久的城堡。酒莊還提供品酒和參觀服務，你可以在這里品嘗到地道的波爾多葡萄酒，感受趙薇對葡萄酒的熱愛。
當然，如果你暫時無法親自前往，也可以通過購買夢隴酒莊的葡萄酒來體驗它的魅力。趙薇的酒莊不僅在中國市場取得了成功，還吸引了全球葡萄酒愛好者的關注。
趙薇投資酒莊的舉動，不僅讓她個人在葡萄酒領域取得了成功，也為中國投資者打開了一扇新的大門。近年來，越來越多的中國企業(yè)家和明星開始關注海外酒莊的投資，而趙薇無疑是一個成功的范例。
她的酒莊不僅是一個商業(yè)項目，更是一個文化交流的橋梁。通過夢隴酒莊，更多的中國消費者開始了解和欣賞波爾多的葡萄酒文化，而波爾多的酒莊也通過趙薇的影響力，進一步打開了中國市場。
總之，趙薇的紅酒莊園不僅是一個商業(yè)成功的案例，更是一個充滿故事和文化底蘊的地方。如果你對葡萄酒感興趣，不妨多了解一下這座藏在法國波爾多的東方韻味酒莊。
在當今大數(shù)據(jù)時代，掌握大數(shù)據(jù)技術的能力已成為求職者在職場競爭中脫穎而出的關鍵。東方國信作為業(yè)界知名的高科技企業(yè)，其對大數(shù)據(jù)人才的需求日益增加。因此，了解東方國信大數(shù)據(jù)面試題及其相關知識，不僅能幫助求職者更好地備戰(zhàn)面試，同時也能提升數(shù)據(jù)分析和處理的技能。
東方國信的主要業(yè)務包括數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)平臺建設等。因此，對大數(shù)據(jù)崗位的求職者有以下基本要求：
以下是一些在東方國信面試中可能會遇到的大數(shù)據(jù)面試題，這些問題可以幫助你了解面試的方向，并進行針對性的準備：
面試官可能會問一些關于大數(shù)據(jù)的基本概念，例如：
了解大數(shù)據(jù)處理技術及其生態(tài)系統(tǒng)是關鍵，可能會問：
在面試過程中，數(shù)據(jù)處理與分析相關的問題也會被頻繁提及：
大數(shù)據(jù)崗位通常需要具備編程能力，可能會被問到：
展示你的項目經(jīng)驗能增加面試官對你的信任，因此可能會被問：
為了幫助你更好地準備東方國信的大數(shù)據(jù)面試，以下是一些實用的建議：
通過對東方國信大數(shù)據(jù)面試題的深入了解以及準備工作，可以顯著提升自己在面試中的表現(xiàn)。了解常見問題以及針對性的準備，將幫助求職者自信地應對面試。希望以上內(nèi)容能夠為你提供實用的信息，讓你在追求大數(shù)據(jù)領域的夢想職位時更為順利。
感謝讀者花時間閱讀這篇文章，希望通過這篇文章，能夠幫助你更好地準備東方國信大數(shù)據(jù)崗位的面試，助你取得優(yōu)秀的面試成績。
波爾山羊和波爾串的主要區(qū)別如下：產(chǎn)地：波爾山羊原產(chǎn)于南非，而波爾串是早期波爾山羊遺傳下來的優(yōu)良種羊與本地山羊雜交改良后生產(chǎn)的肉羊品種。外觀：波爾山羊的體型中等，體軀呈圓桶狀，頭部堅實，雙眼大而溫馴，鼻梁堅挺稍帶彎曲，鷹爪鼻，角堅實，長度中等而適度彎曲，耳大下垂，長度超過頭長，頸部與體軀、前肢結(jié)合良好，肋骨開張，背腰寬厚平直，后軀寬長豐滿，高度適中，母羊有大而豐滿的乳房，公羊有大而對稱的睪丸。而波爾串則是波爾山羊與本地山羊雜交后生產(chǎn)的品種，具有產(chǎn)羔多、能輕松達到兩年三胎，每胎兩到三只，產(chǎn)肉率高，價格合適等優(yōu)點。用途：波爾山羊適合于灌木林及山區(qū)放牧，熱帶、亞熱帶及溫帶氣候環(huán)境飼養(yǎng)。波爾串則適合新手養(yǎng)殖。總體來說，波爾山羊和波爾串在產(chǎn)地、外觀、用途等方面存在差異。
波爾多犬別名法國獒、波爾多斗牛犬。法國的波爾多地區(qū)曾經(jīng)被英國統(tǒng)治，當?shù)氐墨C犬與英國馬士提夫犬，還有西班牙的同類犬雜交產(chǎn)生了這種強有力、兇猛的獒。
斗牛獒比英國馬士提夫犬更接近這一古老的犬種。作為一種工作犬，波爾多犬最初在法國南部用于狩獵野豬和熊，后來用于牧牛。由于它的勇敢，波爾多獒曾用于誘獸和斗犬。直到1989年它與湯姆.漢克斯一同出現(xiàn)在美國的熒幕上，波爾多獒才為法國以外的世人所知，它具有招人喜歡的特點，如無窮的力量.對陌生人的警惕和威脅。波爾多犬布滿皺褶的巨大的頭給人好斗的印象，寬短且有明顯的阻隔，橢圓型的眼睛間距大有明顯的上脊，小而直立的耳朵微微環(huán)繞耳根部，尾巴短，無絨毛 。
長這樣噢
之前看了Mahout官方示例 20news 的調(diào)用實現(xiàn)；于是想根據(jù)示例的流程實現(xiàn)其他例子。網(wǎng)上看到了一個關于天氣適不適合打羽毛球的例子。
訓練數(shù)據(jù)：
Day Outlook Temperature Humidity Wind PlayTennis
D1 Sunny Hot High Weak No
D2 Sunny Hot High Strong No
D3 Overcast Hot High Weak Yes
D4 Rain Mild High Weak Yes
D5 Rain Cool Normal Weak Yes
D6 Rain Cool Normal Strong No
D7 Overcast Cool Normal Strong Yes
D8 Sunny Mild High Weak No
D9 Sunny Cool Normal Weak Yes
D10 Rain Mild Normal Weak Yes
D11 Sunny Mild Normal Strong Yes
D12 Overcast Mild High Strong Yes
D13 Overcast Hot Normal Weak Yes
D14 Rain Mild High Strong No
檢測數(shù)據(jù)：
sunny，hot，high，weak
結(jié)果：
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代碼調(diào)用Mahout的工具類實現(xiàn)分類。
基本思想：
1. 構(gòu)造分類數(shù)據(jù)。
2. 使用Mahout工具類進行訓練，得到訓練模型。
3。將要檢測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類器對vector數(shù)據(jù)進行分類。
接下來貼下我的代碼實現(xiàn)=》
1. 構(gòu)造分類數(shù)據(jù)：
在hdfs主要創(chuàng)建一個文件夾路徑 /zhoujainfeng/playtennis/input 并將分類文件夾 no 和 yes 的數(shù)據(jù)傳到hdfs上面。
數(shù)據(jù)文件格式，如D1文件內(nèi)容： Sunny Hot High Weak
2. 使用Mahout工具類進行訓練，得到訓練模型。
3。將要檢測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類器對vector數(shù)據(jù)進行分類。
這三步，代碼我就一次全貼出來；主要是兩個類 PlayTennis1 和 BayesCheckData = =》
package myTesting.bayes;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.training.TrainNaiveBayesJob;
import org.apache.mahout.text.SequenceFilesFromDirectory;
import org.apache.mahout.vectorizer.SparseVectorsFromSequenceFiles;
public class PlayTennis1 {
private static final String WORK_DIR = "hdfs://192.168.9.72:9000/zhoujianfeng/playtennis";
/*
* 測試代碼
*/
public static void main(String[] args) {
//將訓練數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成 vector數(shù)據(jù)
makeTrainVector();
//產(chǎn)生訓練模型
makeModel(false);
//測試檢測數(shù)據(jù)
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//將測試數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"testinput";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失??！");
System.exit(1);
}
//將序列化文件轉(zhuǎn)換成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件轉(zhuǎn)換成向量失?。?#34;);
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//將測試數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"input";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失敗！");
System.exit(1);
}
//將序列化文件轉(zhuǎn)換成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件轉(zhuǎn)換成向量失??！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeModel(boolean completelyNB){
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors"+Path.SEPARATOR+"tfidf-vectors";
String model = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"model";
String labelindex = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"labelindex";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(model);
Path label = new Path(labelindex);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
if(fs.exists(label)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(label, true);
}
TrainNaiveBayesJob tnbj = new TrainNaiveBayesJob();
String[] params =null;
if(completelyNB){
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow","-c"};
}else{
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow"};
}
ToolRunner.run(tnbj, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("生成訓練模型失??！");
System.exit(3);
}
}
}
package myTesting.bayes;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.fs.PathFilter;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.BayesUtils;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.NaiveBayesModel;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.StandardNaiveBayesClassifier;
import org.apache.mahout.common.Pair;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.PathType;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.SequenceFileDirIterable;
import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector;
import org.apache.mahout.math.Vector;
import org.apache.mahout.math.Vector.Element;
import org.apache.mahout.vectorizer.TFIDF;
import com.google.common.collect.ConcurrentHashMultiset;
import com.google.common.collect.Multiset;
public class BayesCheckData {
private static StandardNaiveBayesClassifier classifier;
private static Map<String, Integer> dictionary;
private static Map<Integer, Long> documentFrequency;
private static Map<Integer, String> labelIndex;
public void init(Configuration conf){
try {
String modelPath = "/zhoujianfeng/playtennis/model";
String dictionaryPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/dictionary.file-0";
String documentFrequencyPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/df-count";
String labelIndexPath = "/zhoujianfeng/playtennis/labelindex";
dictionary = readDictionnary(conf, new Path(dictionaryPath));
documentFrequency = readDocumentFrequency(conf, new Path(documentFrequencyPath));
labelIndex = BayesUtils.readLabelIndex(conf, new Path(labelIndexPath));
NaiveBayesModel model = NaiveBayesModel.materialize(new Path(modelPath), conf);
classifier = new StandardNaiveBayesClassifier(model);
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("檢測數(shù)據(jù)構(gòu)造成vectors初始化時報錯。。。。");
System.exit(4);
}
}
/**
* 加載字典文件，Key: TermValue； Value：TermID
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<String, Integer> readDictionnary(Configuration conf, Path dictionnaryDir) {
Map<String, Integer> dictionnary = new HashMap<String, Integer>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
String name = path.getName();
return name.startsWith("dictionary.file");
}
};
for (Pair<Text, IntWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<Text, IntWritable>(dictionnaryDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
dictionnary.put(pair.getFirst().toString(), pair.getSecond().get());
}
return dictionnary;
}
/**
* 加載df-count目錄下TermDoc頻率文件，Key: TermID； Value：DocFreq
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<Integer, Long> readDocumentFrequency(Configuration conf, Path documentFrequencyDir) {
Map<Integer, Long> documentFrequency = new HashMap<Integer, Long>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
return path.getName().startsWith("part-r");
}
};
for (Pair<IntWritable, LongWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<IntWritable, LongWritable>(documentFrequencyDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
documentFrequency.put(pair.getFirst().get(), pair.getSecond().get());
}
return documentFrequency;
}
public static String getCheckResult(){
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String classify = "NaN";
BayesCheckData cdv = new BayesCheckData();
cdv.init(conf);
System.out.println("init done...............");
Vector vector = new RandomAccessSparseVector(10000);
TFIDF tfidf = new TFIDF();
//sunny，hot，high，weak
Multiset<String> words = ConcurrentHashMultiset.create();
words.add("sunny",1);
words.add("hot",1);
words.add("high",1);
words.add("weak",1);
int documentCount = documentFrequency.get(-1).intValue(); // key=-1時表示總文檔數(shù)
for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {
String word = entry.getElement();
int count = entry.getCount();
Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要從dictionary.file-0文件（tf-vector）下得到wordID，
if (StringUtils.isEmpty(wordId.toString())){
continue;
}
if (documentFrequency.get(wordId) == null){
continue;
}
Long freq = documentFrequency.get(wordId);
double tfIdfValue = tfidf.calculate(count, freq.intValue(), 1, documentCount);
vector.setQuick(wordId, tfIdfValue);
}
// 利用貝葉斯算法開始分類,并提取得分最好的分類label
Vector resultVector = classifier.classifyFull(vector);
double bestScore = -Double.MAX_VALUE;
int bestCategoryId = -1;
for(Element element: resultVector.all()) {
int categoryId = element.index();
double score = element.get();
System.out.println("categoryId:"+categoryId+" score:"+score);
if (score > bestScore) {
bestScore = score;
bestCategoryId = categoryId;
}
}
classify = labelIndex.get(bestCategoryId)+"(categoryId="+bestCategoryId+")";
return classify;
}
public static void printResult(){
System.out.println("檢測所屬類別是："+getCheckResult());
}
}
1. 請介紹一下WebGIS的概念和作用，以及在實際應用中的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)。
WebGIS是一種基于Web技術的地理信息系統(tǒng)，通過將地理數(shù)據(jù)和功能以可視化的方式呈現(xiàn)在Web瀏覽器中，實現(xiàn)地理空間數(shù)據(jù)的共享和分析。它可以用于地圖瀏覽、空間查詢、地理分析等多種應用場景。WebGIS的優(yōu)勢包括易于訪問、跨平臺、實時更新、可定制性強等，但也面臨著數(shù)據(jù)安全性、性能優(yōu)化、用戶體驗等挑戰(zhàn)。
2. 請談談您在WebGIS開發(fā)方面的經(jīng)驗和技能。
我在WebGIS開發(fā)方面有豐富的經(jīng)驗和技能。我熟悉常用的WebGIS開發(fā)框架和工具，如ArcGIS API for JavaScript、Leaflet、OpenLayers等。我能夠使用HTML、CSS和JavaScript等前端技術進行地圖展示和交互設計，并能夠使用后端技術如Python、Java等進行地理數(shù)據(jù)處理和分析。我還具備數(shù)據(jù)庫管理和地理空間數(shù)據(jù)建模的能力，能夠設計和優(yōu)化WebGIS系統(tǒng)的架構(gòu)。
3. 請描述一下您在以往項目中使用WebGIS解決的具體問題和取得的成果。
在以往的項目中，我使用WebGIS解決了許多具體問題并取得了顯著的成果。例如，在一次城市規(guī)劃項目中，我開發(fā)了一個基于WebGIS的交通流量分析系統(tǒng)，幫助規(guī)劃師們評估不同交通方案的效果。另外，在一次環(huán)境監(jiān)測項目中，我使用WebGIS技術實現(xiàn)了實時的空氣質(zhì)量監(jiān)測和預警系統(tǒng)，提供了準確的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)和可視化的分析結(jié)果，幫助政府和公眾做出相應的決策。
4. 請談談您對WebGIS未來發(fā)展的看法和期望。
我認為WebGIS在未來會繼續(xù)發(fā)展壯大。隨著云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術的不斷進步，WebGIS將能夠處理更大規(guī)模的地理數(shù)據(jù)、提供更豐富的地理分析功能，并與其他領域的技術進行深度融合。我期望未來的WebGIS能夠更加智能化、個性化，為用戶提供更好的地理信息服務，助力各行各業(yè)的決策和發(fā)展。
這塊您需要了解下stm32等單片機的基本編程和簡單的硬件設計，最好能夠了解模電和數(shù)電相關的知識更好，還有能夠會做操作系統(tǒng)，簡單的有ucos，freeRTOS等等。最好能夠使用PCB畫圖軟件以及keil4等軟件。希望對您能夠有用。
1.負責區(qū)域大客戶/行業(yè)客戶管理系統(tǒng)銷售拓展工作，并完成銷售流程；
2.維護關鍵客戶關系，與客戶決策者保持良好的溝通；
3.管理并帶領團隊完成完成年度銷售任務。
你好，面試題類型有很多，以下是一些常見的類型：
1. 技術面試題：考察候選人技術能力和經(jīng)驗。
2. 行為面試題：考察候選人在過去的工作或生活中的行為表現(xiàn)，以預測其未來的表現(xiàn)。
3. 情境面試題：考察候選人在未知情境下的決策能力和解決問題的能力。
4. 案例面試題：考察候選人解決實際問題的能力，模擬真實工作場景。
5. 邏輯推理題：考察候選人的邏輯思維能力和分析能力。
6. 開放性面試題：考察候選人的個性、價值觀以及溝通能力。
7. 挑戰(zhàn)性面試題：考察候選人的應變能力和創(chuàng)造力，通常是一些非常具有挑戰(zhàn)性的問題。
